Análise de dados na tomada de decisão

 

AULA 1 — Entendendo o valor dos dados no seu negócio

1. Introdução e contextualização

• Tomada de decisão intuitiva x dados: erros comuns quando não se apoia nos dados
• Exemplos práticos de negócios que melhoraram resultados com dados simples

 

2. Quais dados eu já tenho dentro do meu negócio?

• Vendas: produtos, quantidade, valor, forma de pagamento
• Clientes: cadastro básico, frequência de compra, ticket médio
• Estoque: produtos que giram rápido, produtos parados
• Financeiro: margem, custos básicos, despesas principais

 

3. Organização mínima dos dados (sem complicação técnica)

• O que é ter “os dados organizados” na prática
• Nota fiscal, sistema de vendas, caderno, planilha: como isso vira informação
• Boas práticas simples: datas, nomes de produtos, categorias, códigos

 

4. Introdução à inteligência artificial como assistente de análise

• O que é IA (em linguagem simples)
• Exemplos de uso no dia a dia da empresa:
  • Transformar uma lista confusa em uma tabela organizada
  • Resumir um relatório em “pontos principais” para decisão

 

5. Transformando problemas em perguntas de dados (com apoio de IA)

• Atividade em grupo

 

AULA 2 — Indicadores, leitura de relatórios e IA como apoio à interpretação

1. Conceito de indicador (KPI): “número que conta uma história”

• Indicadores de vendas: faturamento, volume, ticket médio, mix de produtos
• Indicadores de estoque: giro, estoque parado, cobertura (tempo de estoque)
• Indicadores de clientes: quantidade de clientes, recorrência, perda de clientes
• Indicadores financeiros básicos: margem bruta e líquida em termos práticos

 

2. Como interpretar tabelas e gráficos

• O que observar primeiro em uma tabela de vendas por produto
• Gráficos mais usados (colunas, linhas, pizza) e como “ler” cada um
• Como identificar tendências e mudanças (subiu, caiu, estabilizou)

 

3. Exemplos práticos

• Análise guiada de um relatório simples de vendas (números fictícios)

 

4. Uso de IA para interpretar relatórios e gerar insights

• Demonstração expositiva
• Orientações de uso responsável
• Decisões de compra: o que repor, o que reduzir
• Decisões de preço: manter, subir ou fazer promoção
• Decisões de marketing e campanhas: foco em quais produtos/segmentos

 

AULA 3 — Aplicando dados e IA na rotina: compras, preços e estratégia

1. Usando dados para compras e estoque

• Como saber o que repor e o que não comprar mais
• Prioridades: primeiro resolver o estoque parado, depois pensar em novos itens
• Exemplos
• Aplicação de IA na rotina de análise

 

2. Usando dados para definir preços e promoções

• Relação preço, custo, volume e lucro explicada sem fórmulas complexas
• Identificando produtos que podem ter preço ajustado (para cima ou para baixo)
• Estratégias de promoções mais inteligentes com base em dados (não só “queimar preço”)
• Aplicação de IA na rotina de análise

 

3. Metas, acompanhamento e plano de ação

• Como definir metas realistas usando histórico de vendas
• O que acompanhar semanalmente e mensalmente (visão prática)
• Como a IA pode ajudar a:
  • Criar um modelo simples de “painel de controle” (em papel ou planilha)
  • Transformar dados do mês em um resumo rápido para reunião de equipe